本文以军事物流为研究背景,以车辆优化调度为主要研究对象,运用最优化理论和进化算法,在建模、算法改进和应用、仿真验证等方面进行了较为深入的研究。主要工作如下:1、针对目前以节点全连通的理想化状态为主要研究模型的现状,构建了基于节点和道路连通情况的数据模型,将它作为车辆调度问题的基础进行探究,是科学研究向实际应用的有益尝试。2、为符合军事应用的实际需要,建立了以节点总的等待时间和车辆总的行驶路程为目标的数学模型,考虑了时效性、安全性、优先级等特殊要求,并对多次运输、不同侧重目标等情况进行了分析。3、采用混合粒子群算法(Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO)与A*算法相结合的方法求解车辆调度问题。为了克服基本PSO算法的缺陷,引入变异算子增强全局搜索能力,并使惯性权重随着进化代数的变化而变化以增强局部搜索能力;对A*算法进行了避免重复和循环的剪枝操作。仿真结果表明,HPSO算法与A*算法相结合的方法可以有效求解车辆调度优化问题。4、研究了动态车辆调度问题。以车辆运输中突发事件发生的时间为分界点,分析当前车辆、节点等的状况,考虑突发事件的影响,改变当前的初始状况并利用HPSO算法和A*算法相结合的混合算法进行计算,得到合理的车辆行驶路径安排。